前段时间我研究了PIE SDK与Python的结合,已经能成功的通过C#调用Python,获得彩色直方图.(上一篇随笔中有分享:https://www.cnblogs.com/yuan1120/p/11126869.html ) 在上次成功的基础上,这次我打算通过C#调用Python,返回得到直方图矩阵的数组,方便用于各种特征值的计算. 结果如下图所示: 先打开一张栅格图片 开发环境:vs2013 framework4. python 3.7 通过Python中的这三个模块 PIL.numpy.

G=imread('aini555.jpg'); I=rgb2gray(G); J=histeq(I); %直方图均衡化,这一个函数就可以做到均衡化的效果 figure, subplot(),imshow(uint8(I)); title('原图') subplot(),imshow(uint8(J)); title('均衡化后') figure, subplot(),imhist(I,); title('原图像直方图'); subplot(),imhist(J,); title('均衡化后的直

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

在理解直方图均衡化的过程中,参考了一些书籍和博客,让人困惑的是,笔者对于直方图的理解还是停留在表面,并没有深入理解其内涵.因此,本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述,并给出其Python实现,最后对她背后所蕴含的一些科学思维,谈谈自己的一些看法. 什么是直方图? 对于一副灰度图像I,她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值,一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个(0,1,...,255).如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n,并对其进行归一化(n/N,N是所有灰度值出现次数的总和),这

from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(

#!/bin/usr/env python#coding=utf-8'''完成一段简单的Python程序,使用函数实现用来判断偶数和奇数'''def number_deal(a): if a%2==0: print("您输入的数是偶数!") else: print("您输入的数是奇数")if __name__ == '__main__': number_deal(10);

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

直方图均衡化的作用是图像增强. 有两个问题比较难懂,一是为什么要选用累积分布函数,二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布. 第一个问题.均衡化过程中,必须要保证两个条件:①像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,较亮的区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒:②如果是八位图像,那么像素映射函数的值域应在0和255之间的,不能越界.综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza

一.Python函数剖析 1.函数的调用顺序 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #-Author-Lian #函数错误的调用方式 def func(): #定义函数func() print("in the func") foo() #调用函数foo() func() #执行函数func() def foo(): #定义函数foo() print("in the foo") ###########打印输出####

一.什么是函数.方法.过程 推荐阅读:http://www.cnblogs.com/snandy/archive/2011/08/29/2153871.html 一般程序设计语言包含两种基本的抽象:过程抽象和数据抽象.过程抽象有时也称控制抽象. 子程序在1950年以前就发明了,作为一种抽象那时候并未被完全接受.相反,最初它被看做是一种节省代码的机制,但很快子程序就被认可为过程抽象的一种方式.意识到子程序可以作为一种抽象机制,这产生了三个重要结果. 人们发明了一些语言,支持各种参数传递机制 奠定了

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV和NumPy对直方图进行均衡化处理. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >,对于本节的内容,建议直接参考维基百科直方图均衡化,只需看下页面最后的两幅图就能懂了. 本文内

Python函数是组织好的.单一的.具有独立功能模块的代码块. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号(). 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间.圆括号之间可以用于定义参数. 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串-用于存放函数说明.(使用'''xxx'

一.函数及变量的作用   在python程序中,函数都会创建一个新的作用域,又称为命名空间,当函数遇到变量时,Python就会到该函数的命名空间来寻找变量,因为Python一切都是对象,而在命名空间中,都是以字典形式存在着,这些变量名,函数名都是索引,而值就是,对应的变量值和函数内存地址.在python中可以用globals()查看全局变量,locals()局部变量. >>> global_v = '全局变量' >>> def func(): ... local_v =

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3171977.html 一.什么是函数.方法.过程 推荐阅读:http://www.cnblogs.com/snandy/archive/2011/08/29/2153871.html 一般程序设计语言包含两种基本的抽象:过程抽象和数据抽象.过程抽象有时也称控制抽象. 子程序在1950年以前就发明了,作为一种抽象那时候并未被完全接受.相反,最初它被看做是一种节省代码的机制,但很快子程序就被认可为过程抽象的一种方式.意识到子程序

 Python 函数修饰符(装饰器)的使用 1.  修饰符的来源修饰符是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等. 修饰符是解决这类问题的绝佳设计,有了修饰符,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,修饰符的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 如下: import time def timeslong(func): start = time.clock() print("It's time starti

目录 1 函数介绍 1.1 为什么要使用函数 1.2 Python中的函数 2 函数的基本使用 3 函数的参数 3.1 参数的默认值 3.2 可变参数 3.2.1 可变位置传参 3.2.2 可变关键字传参 3.2.3 可变参数混合使用 3.2.4 可变参数小结 3.3 keyword-only参数* 3.4 参数解构 4 函数的返回值 1 函数介绍         函数在编程语言中就是完成特定功能的一个词句组(代码块),这组语句可以作为一个单位使用,并且给它取一个名字.可以通过函数名在程序的不同

Python 函数参数类型大全(非常全!!!) 1.在python编写程序里面具有函数文档,它的主要作用是为了让别人可以更好的理解你的函数,所以这是一个好习惯,访问函数文档的方式是: MyFunction.__doc__ 2.python编写程序函数的时候具有两类参数: 形式参数(形参)及其实际参数(实参). 跟绝大部分编程语言一样,形参指的是函数创建和定义过程中小括号里的参数,而实参指的是函数在调用过程中传递进去的参数. 3.关键字参数,是指函数在调用的时候,带上参数的名字去指定具体调用的是哪